IBM Big Data. Emre Uzuncakara Big Data Sales IBM Corporation

Transkript

1 IBM Big Data Emre Uzuncakara Big Data Sales

2 Büyük Veri Nedir? Hız Hacim 12 terabyte Günlük Tweet verisi Ürün Analizi Çeşitlilik milyon Ticari hareket - saniyede Potansiyel suistimal hareketleri Milyar Yıllık akıllı sayaç Enerji kullanımını tahminleme 500 milyar Günlük CDR kaydı Churn analizi 100 s video Gözetleme kameraları Olay inceleme 80% Veri büyüme oranı Resim, video, doküman... Müşteri memnuniyetini geliştirme

3 Hangi Veriler? Uygulama Verileri Makine Verileri Sosya Medya Kurumsal İçerik Hacim Akışkan / Sürekli Çeşitlilik Çeşitlilik Biçimsel Yarı biçimsel Biçimsel olmayan Biçimsel olmayan Tutarlılık sorunları Hacim

4 Neler Yapılabilinir? Finans Suistimal Tespiti 360 Müşteri Analizi Enerji Hava durumu analizi Enerji yönlendirme IT Lojistik Optimizasyon Trafik önleme Sağlık Erken uyarı sistemleri Hasta kayıt analizi Log Analizi Siber güvenlik Perakende 360 Müşteri Analizi Gerçek zamanlı kampanya Telco Güvenlik Pazarlama Network analizi Çok yönlü gözetleme Siber güvenlik Erken suç uyarı sistemleri

5 Büyük Veri Yaklaşımı Geleneksel Yaklaşım Big Data Yaklaşımı Biçimsel Veri ve Tekrarlayan Raporlar İteratif ve Keşfe Yönelik İş Ünitelerinin yapacağı analizler hemen hemen belirlidir BT sorulacak soruları ve sorguları en hızlı yanıtlayacak platformu oluşturur BT Yaratıcı keşiflere yönelik bir platform ve veri zenginliği sunar İş Ünite leri neler keşfedilebileceğini araştırır, tarihsel veriye özgürce erişirler

6 Büyük Veri problemleri her kurumda karşımıza çıkabiliyor Bir kamu kurumu ses kayıtlarının analizini saatlerden 70 Milisaniye ye düşürdü Bir enerji üreticisi güç iletimi problemlerini engellemek için 10 PB veriyi dakikalar mertebesinde analiz ediyor Bir hastane akışkan sağlık indikatörlerini sürekli izleyip, 24 saat önceden hayati problemleri görebiliyor Bir perakende şirketi sorgu süreleri %80 oranında düşürdü ve stoklarını optimize etti Büyük bir borsa 2 PB veri üzerinde 26 saat süren analizleri 2 dakikaya kadar indirdi Bir telekom şirketi network indikatörlerini artık akışkan veri üzerinden takip ediyor ve donanım maliyetlerini %90 azalttı.

7 Analitik Uygulamalar Ham Veriyi İnceleyin --biçimi ne olursa olsun (IBM InfoSphere BigInsights) Veri Ambarınızı hızlandırın (IBM PureData System for Analytics) BI / Analiz/ Fonksiyonel Endüstri Veri İçerik Raporlama Görselleştirme Uyg. Uyg. Madenciliği BI / Rep Analitiği IBM Big Data Platformu Görselleştirme ve Keşif Veri Ambarı maliyetlerinizi düşürün (IBM Infosphere Streams) Sistem Yönetimi Hızlandırıcılar (IBM InfoSphere BigInsights) Akışkan Veriyi İşleyin Uygulama Geliştirme Hadoop Sistemi Akışkan veri işleme Veri Ambarı Verinizi Keşfedin (IBM Infosphere Data Explorer) Veri Entegrasyonu ve Sahipliği

8 Big Data Platformu Hadoop Sistemi InfoSphere BigInsights Çok çeşitli ve yüksek hacimli verileri yönetir Açık kaynak Hadoop sistemine kurumsal yaklaşımlar getirdi Performans Optimizasyonu Geliştirme Platformu Kurumsal Uygulama Entegrasyonu Analitik Hızlandırıcılar Uygulama Hızlandıcıları Görsellik Güvenlik

9 InfoSphere Streams Big Data için Akan Veri Analizi Hareket halindeki verinin analizi İçin tasarlandı Çoklu veri işleme Esnek Ölçeklenebilinirlik Çeşitli verilerin işlenmesi ve analizi Biçimsel, biçimsel olmayan, video, ses, vb. Gelişmiş analitikler Gerçek zamanlı entegrasyon Veri ambarı Hadoop Sistemi

10 The IBM Big Data Platformu Farklı Analitikler için Farklı Çözümler IBM Big Data Platformu Görselleştirme Uygulama & Keşif Geliştirme Yönetim Kompleks Analitik Accelerators Hadoop Sistemi Akan Veri Analitik ve Raporlama Veri Ambarı Operasyonel Analitik Operasyonel Sistemler Veri Entegrasyonu ve Sahiplik 10 10

11 IBM Pure Data System for Analytics Amaç Odaklı Yaklaşım Dedike disk yapısı Hız: Geleneksel veri ambarlarına göre kat hız Basitlik: Minimum yönetim gereksinimi Ölçeklenebilirlik: Veri hacmine göre ölçeklenebilirlik FPGA ile Hızlandırılmış Paralel Veri tabanları

12 IBM PureData System for Operational Analytics İnteraktif ve analitik sorgular için karma sistem Kullanıma hazır optimize edilmiş Operasyonel veri analizi için geliştirilmiş Otomatik iş yükü dağılımı 10 kata kadar sıkıştırma oranı Kolay yönetim 12 12

13 Vestas : Büyük Veri ile rüzgar güllerinin konumlarının belirlenmesi 2.8 petabyte hava durumu verisi Hava durumu tahmin süresi: Hafta Saat Enerji aktarma optimizasyonu 13

14 Telco (Asya): Faturalama maliyetleri düştü ve müşteri memnuniyeti arttı. Günlük 6 milyar CDR kaydı analizi Gerçek zamanlı analitik ve veri entegrasyonu Veri işleme süresi: 12 saat 1 saniye Donanım maliyeti %83 azalma Network sorunlarına proaktif yaklaşımlar 14

15 IBM 'in yeri IBM Hadoop platformu ve uygulamalarında en büyük portföye sahip February 2012 The Forrester Wave : Enterprise Hadoop Solutions, Q1 2012

16 Teşekkürler